Hugging Face's logo

Transformers documentation

DPT

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Bu model 2021-03-24 tarihinde HF papers'ta yayımlanmış ve 2022-03-28 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunmuştur.

DPT

FlashAttention SDPA

Genel Bakış

DPT modeli, René Ranftl, Alexey Bochkovskiy ve Vladlen Koltun tarafından Vision Transformers for Dense Prediction makalesinde önerilmiştir. DPT, Vision Transformer (ViT)'ı iskelet olarak kullanarak semantik segmentasyon ve derinlik tahmini gibi yoğun tahmin görevlerinde kullanılan bir modeldir.

Makalenin özeti aşağıdaki gibidir:

Yoğun görme dönüştürücülerini (dense vision transformers) tanıtıyoruz; bu mimari, yoğun tahmin görevlerinde (dense prediction tasks) omurga olarak konvolüsyonel ağlar yerine görme dönüştürücülerini (vision transformers) kullanır. Görme dönüştürücüsünün çeşitli aşamalarından gelen jetonları (tokens), çeşitli çözünürlüklerde görüntü benzeri temsillere dönüştürür ve bunları kademeli olarak konvolüsyonel bir çözücü (decoder) kullanarak tam çözünürlüklü tahminlere birleştirir. Dönüştürücü omurgası, temsilleri sabit ve nispeten yüksek bir çözünürlükte işler ve her aşamada küresel bir algılama alanına (receptive field) sahiptir. Bu özellikler, yoğun görme dönüştürücüsünün, tamamen konvolüsyonel ağlarla karşılaştırıldığında daha ince taneli ve daha küresel olarak tutarlı tahminler sunmasını sağlar. Deneylerimiz, bu mimarinin yoğun tahmin görevlerinde, özellikle büyük miktarda eğitim verisi mevcut olduğunda, önemli iyileştirmeler sağladığını göstermektedir. Tek göz derinlik tahmini (monocular depth estimation) için, son teknoloji (state-of-the-art) tamamen konvolüsyonel bir ağla karşılaştırıldığında göreli performansda %28'e varan bir iyileşme gözlemliyoruz. Semantik segmentasyona uygulandığında, yoğun görme dönüştürücüleri ADE20K üzerinde %49,02 mIoU ile yeni bir son teknoloji (state of the art) belirler. Ayrıca, mimarinin NYUv2, KITTI ve Pascal Context gibi daha küçük veri setlerinde ince ayarlanabildiğini ve bu veri setlerinde de yeni son teknolojiyi (state of the art) belirlediğini gösteriyoruz.

drawing DPT architecture. Taken from the original paper.

Bu model nielsr tarafından katkıda bulunmuştur. Orijinal kod burada bulunabilir.

Kullanım ipuçları

DPT, AutoBackbone sınıfıyla uyumludur. Bu sayede, DPT çerçevesini kütüphanede bulunan VitDetBackbone veya Dinov2Backbone gibi çeşitli bilgisayarla görme omurgalarıyla kullanabilirsiniz. Aşağıdaki gibi oluşturulabilir:

from transformers import Dinov2Config, DPTConfig, DPTForDepthEstimation


# initialize with a Transformer-based backbone such as DINOv2
# in that case, we also specify `reshape_hidden_states=False` to get feature maps of shape (batch_size, num_channels, height, width)
backbone_config = Dinov2Config.from_pretrained("facebook/dinov2-base", out_features=["stage1", "stage2", "stage3", "stage4"], reshape_hidden_states=False)

config = DPTConfig(backbone_config=backbone_config)
model = DPTForDepthEstimation(config=config)

Kaynaklar

DPT ile başlamanıza yardımcı olmak için resmi Hugging Face ve topluluk (🌎 ile belirtilen) kaynaklarının listesi.

Buraya bir kaynak eklemek isterseniz, bir Pull Request açmaktan çekinmeyin; inceleyeceğiz! Kaynağın, mevcut bir kaynağı tekrarlamak yerine ideal olarak yeni bir şeyi göstermesi beklenir.

DPTConfig

sınıf transformers.DPTConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 768num_hidden_layers: None | int = 12num_attention_heads: int | None = 12intermediate_size: int | None = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int | None = 0.0attention_probs_dropout_prob: float | int | None = 0.0initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float | None = 1e-12image_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 384patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 16num_channels: int | None = 3is_hybrid: bool = Falseqkv_bias: bool | None = Truebackbone_out_indices: list[int] | tuple[int, ...] | None = (2, 5, 8, 11)readout_type: typing.Literal['ignore', 'add', 'project'] = 'project'reassemble_factors: list[int | float] | tuple[int | float, ...] = (4, 2, 1, 0.5)neck_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (96, 192, 384, 768)fusion_hidden_size: int = 256head_in_index: int = -1use_batch_norm_in_fusion_residual: bool | None = Falseuse_bias_in_fusion_residual: bool | None = Noneadd_projection: bool = Falseuse_auxiliary_head: bool | None = Trueauxiliary_loss_weight: float = 0.4semantic_loss_ignore_index: int = 255semantic_classifier_dropout: float | int = 0.1backbone_featmap_shape: list[int] | tuple[int, ...] | None = (1, 1024, 24, 24)neck_ignore_stages: list[int] | tuple[int, ...] = (0, 1)backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonepooler_output_size: int | None = Nonepooler_act: str = 'tanh' )

Parametreler

  • hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 768) — Gizli temsillerin boyutu.
  • num_hidden_layers (int, isteğe bağlı, varsayılan 12) — Transformer çözücüdeki gizli katman sayısı.
  • num_attention_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 12) — Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.
  • intermediate_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 3072) — MLP temsillerinin boyutu.
  • hidden_act (str, isteğe bağlı, varsayılan gelu) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, "gelu", "relu", "silu" vb.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Gömme, kodlayıcı ve havuzlayıcıdaki tüm tam bağlı katmanlar için dropout olasılığı.
  • attention_probs_dropout_prob (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Dikkat olasılıkları için dropout oranı.
  • initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
  • layer_norm_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-12) — Katman normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], isteğe bağlı, varsayılan 384) — Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü).
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], isteğe bağlı, varsayılan 16) — Her yamanın boyutu (çözünürlüğü).
  • num_channels (int, isteğe bağlı, varsayılan 3) — Giriş kanal sayısı.
  • is_hybrid (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Hibrit bir omurga (backbone) kullanılacak mı. DPT-Hybrid modellerinin yüklenmesi bağlamında faydalıdır.
  • qkv_bias (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Sorgulara, anahtarlara ve değerlere bir sapma eklenip eklenmeyeceği.
  • backbone_out_indices (list[int], isteğe bağlı, varsayılan [2, 5, 8, 11]) — Backbone'dan kullanılacak ara gizli durumların (hidden state) indeksleri.
  • readout_type (str, isteğe bağlı, varsayılan olarak "project") — ViT omurgasının ara gizli durumlarının okuma token'ını (CLS token'ı) işlerken kullanılacak okuma türü. Aşağıdakilerden biri olabilir:"ignore", "add", "project"].
    • “ignore”, CLS token'ını basitçe yok sayar.
    • “add”, temsilcileri ekleyerek CLS jetonundan diğer tüm jetonlara bilgi aktarır.
    • “project”, okuma çıktısını diğer tüm token'lara ekleyerek (concatenate) diğer token'lara bilgi aktarır ve ardından temsil, bir GELU doğrusal olmayan fonksiyonu ile takip edilen doğrusal bir katman kullanılarak orijinal özellik boyutu D'ye yansıtılır.
  • reassemble_factors (list[int], isteğe bağlı, varsayılan [4, 2, 1, 0.5]) — Yeniden birleştirme katmanlarının yukarı/aşağı örneklemeye alma çarpanları.
  • neck_hidden_sizes (list[str], isteğe bağlı, varsayılan [96, 192, 384, 768]) — Backbone'un özellik haritaları için projeksiyon yapılacak gizli katman boyutları.
  • fusion_hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 256) — Füzyondan önceki kanal sayısı.
  • head_in_index (int, isteğe bağlı, varsayılan -1) — Başlıklarda kullanılacak özelliklerin indeksi.
  • use_batch_norm_in_fusion_residual (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Füzyon bloklarındaki pre-activate residual birimlerinde batch normalization kullanılıp kullanılmayacağı.
  • use_bias_in_fusion_residual (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Füzyon bloklarındaki ön-aktivasyonlu artımsal birimlerde sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.
  • add_projection (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Derinlik tahmini başının (head) önüne bir projeksiyon katmanı eklenip eklenmeyeceğini belirtir.
  • use_auxiliary_head (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Eğitim sırasında yardımcı bir başlık (auxiliary head) kullanılıp kullanılmayacağı.
  • auxiliary_loss_weight (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.4) — Yardımcı başın çapraz entropi kaybının ağırlığı.
  • semantic_loss_ignore_index (int, isteğe bağlı, varsayılan 255) — Semantik segmentasyon modelinin kayıp fonksiyonu tarafından yoksayılan indeks.
  • semantic_classifier_dropout (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.1) — Anlamsal sınıflandırma başı için dropout oranı.
  • backbone_featmap_shape (list[int], isteğe bağlı, varsayılan [1, 1024, 24, 24]) — Yalnızca hybrid gömme türü için kullanılır. Backbone'un özellik haritalarının şekli.
  • neck_ignore_stages (list[int], isteğe bağlı, varsayılan [0, 1]) — Yalnızca hybrid gömme türü için kullanılır. Yoksayılacak okuma katmanı aşamaları.
  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], isteğe bağlı) — Backbone modelinin yapılandırması.
  • pooler_output_size (int, isteğe bağlı) — Pooler katmanının boyutluluğu. None ise, varsayılan olarak hidden_size değerini alır.
  • pooler_act (str, isteğe bağlı, varsayılan "tanh") — Pooler tarafından kullanılacak aktivasyon fonksiyonu.

Bu, bir DPTModel'in yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Dpt modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, Intel/dpt-large ile benzer bir yapılandırmaya yol açar.

Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.

Örnek:

>>> from transformers import DPTModel, DPTConfig

>>> # Initializing a DPT dpt-large style configuration
>>> configuration = DPTConfig()

>>> # Initializing a model from the dpt-large style configuration
>>> model = DPTModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

DPTImageProcessor

sınıf transformers.DPTImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> )

Parametreler

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan {'height' -- 384, 'width': 384}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan None) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 3) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel, varsayılan 0.00392156862745098) — do_rescale True olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan False) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan None) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel, varsayılan 1) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki ensure_multiple_of ile geçersiz kılınabilir.
  • size_divisor (int, kwargs) — Yükseklik ve genişliğin her ikisinin de bölünebilir olmasını sağlamak için kullanılan boyut.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki keep_aspect_ratio ile geçersiz kılınabilir.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

DPTImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

ön işleme

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parametreler

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa do_rescale=False olarak ayarlayın.
  • segmentation_maps (ImageInput, isteğe bağlı) — Ön işleme yapılacak segmentasyon haritaları.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel) — do_rescale True olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanmışsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel, varsayılan 1) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki ensure_multiple_of ile geçersiz kılınabilir.
  • size_divisor (int, kwargs) — Yükseklik ve genişliğin her ikisinin de bölünebilir olmasını sağlamak için kullanılan boyut.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki keep_aspect_ratio ile geçersiz kılınabilir.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

Dönüş değeri

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

DPTImageProcessorPil

sınıf transformers.DPTImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_pil_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> )

Parametreler

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan {'height' -- 384, 'width': 384}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 3) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel, varsayılan 0.00392156862745098) — do_rescale True olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan False) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel, varsayılan 1) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki ensure_multiple_of ile geçersiz kılınabilir.
  • size_divisor (int, kwargs) — Yükseklik ve genişliğin her ikisinin de bölünebilir olmasını sağlamak için kullanılan boyut.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki keep_aspect_ratio ile geçersiz kılınabilir.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

DPTImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

ön işleme

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_pil_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parametreler

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa do_rescale=False olarak ayarlayın.
  • segmentation_maps (ImageInput, isteğe bağlı) — Ön işleme yapılacak segmentasyon haritaları.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel) — do_rescale True olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanmışsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel, varsayılan 1) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki ensure_multiple_of ile geçersiz kılınabilir.
  • size_divisor (int, kwargs) — Yükseklik ve genişliğin her ikisinin de bölünebilir olmasını sağlamak için kullanılan boyut.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır. preprocess içindeki keep_aspect_ratio ile geçersiz kılınabilir.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

Dönüş değeri

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

post_process_semantic_segmentation

< >

( outputstarget_sizes: list[tuple] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Parametreler

  • outputs (DPTForSemanticSegmentation) — Modelin ham çıktıları.
  • target_sizes (list[tuple], isteğe bağlı) — Batch'teki her bir görüntünün hedef boyutunu (yükseklik, genişlik) içeren bir tuple (tuple[int, int]) listesi. Ayarlanmazsa, tahminler yeniden boyutlandırılmaz.
  • return_segmentation_scores (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Segmentasyon haritasının yanı sıra segmentasyon puanlarının da döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. True olduğunda, döndürülen listenin her öğesi segmentation (sınıf kimlikleri, şekil (height, width)) ve segmentation_scores (şekil (num_classes, height, width)) alanlarına sahip bir SemanticSegmentationPostProcessorOutput nesnesidir.

Dönüş değeri

list[torch.Tensor] veya list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

return_segmentation_scores=False (varsayılan) olduğunda, her öğesi sınıf kimliklerine sahip (height, width) biçiminde bir segmentasyon haritası olan, uzunluğu batch_size olan bir liste döndürülür. return_segmentation_scores=True olduğunda ise segmentation (sınıf kimlikleri, biçim (height, width)) ve segmentation_scores (biçim (num_classes, height, width)) alanlarına sahip SemanticSegmentationPostProcessorOutput nesnelerinden oluşan bir liste döndürülür. Her iki durumda da (height, width), hedef boyuta karşılık gelir (target_sizes belirtilmişse).

DPTForSemanticSegmentation çıktısını anlamsal segmentasyon haritalarına dönüştürür.

post_process_depth_estimation

< >

( outputs: DepthEstimatorOutputtarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple[int, int]] | None = None )

DepthEstimatorOutput'nun ham çıktısını nihai derinlik tahminlerine dönüştürür.

DPTModel

sınıf transformers.DPTModel

< >

( config: DPTConfigadd_pooling_layer: bool = True )

Parametreler

  • config (DPTConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.
  • add_pooling_layer (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Bir havuzlama katmanı eklenip eklenmeyeceği

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state çıktısı üreten çıplak Dpt Model.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( pixel_values: FloatTensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPoolingAndIntermediateActivations or tuple(torch.FloatTensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri DPTImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için DPTImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntüleri işlemek için DPTImageProcessor kullanır).

Dönüş değeri

BaseModelOutputWithPoolingAndIntermediateActivations veya tuple(torch.FloatTensor)

BaseModelOutputWithPoolingAndIntermediateActivations veya bir torch.FloatTensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (DPTConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

DPTModel forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  • pooler_output (torch.FloatTensor, şekli (batch_size, hidden_size)) — Sıranın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlar üzerinden ek işlemden geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonu üzerinden işlenmesinden sonra döndürülen değerdir. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.

  • hidden_states (tuple[torch.FloatTensor, ...], isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.FloatTensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple[torch.FloatTensor, ...], isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) biçiminde torch.FloatTensor (her katman için bir tane) içeren bir demet.

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

  • intermediate_activations (tuple(torch.FloatTensor), isteğe bağlı) — Modelin çeşitli katmanlarındaki gizli durumları hesaplamak için kullanılabil ara aktivasyonlar.

Örnek:

DPTForDepthEstimation

sınıf transformers.DPTForDepthEstimation

< >

( config: DPTConfig )

Parametreler

  • config (DPTConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Üstünde derinlik tahmini kafası (3 katmanlı konvolüsyonel katmanlardan oluşan) bulunan DPT Modeli, örneğin KITTI, NYUv2 için.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( pixel_values: FloatTensorlabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → DepthEstimatorOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri image_processor_class kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için image_processor_class.__call__ bölümüne bakın (processor_class, görüntüleri işlemek için image_processor_class kullanır).
  • labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, height, width), isteğe bağlı) — Kayıp (loss) hesaplamak için kullanılan doğru derinlik tahmin haritaları.

Dönüş değeri

DepthEstimatorOutput veya tuple(torch.FloatTensor)

Bir DepthEstimatorOutput veya torch.FloatTensor bir demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (None) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

DPTForDepthEstimation forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • loss (torch.FloatTensor, şekli (1,), opsiyonel, labels sağlandığında döndürülür) — Sınıflandırma (config.num_labels==1 ise regresyon) kaybı.

  • predicted_depth (torch.FloatTensor, şekli (batch_size, height, width)) — Her piksel için tahmin edilen derinlik.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.FloatTensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, num_channels, height, width) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.FloatTensor (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnekler:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, DPTForDepthEstimation
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("Intel/dpt-large")
>>> model = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-large")

>>> # prepare image for the model
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> # interpolate to original size
>>> post_processed_output = image_processor.post_process_depth_estimation(
...     outputs,
...     target_sizes=[(image.height, image.width)],
... )

>>> # visualize the prediction
>>> predicted_depth = post_processed_output[0]["predicted_depth"]
>>> depth = predicted_depth * 255 / predicted_depth.max()
>>> depth = depth.detach().cpu().numpy()
>>> depth = Image.fromarray(depth.astype("uint8"))

DPTForSemanticSegmentation

sınıf transformers.DPTForSemanticSegmentation

< >

( config: DPTConfig )

Parametreler

  • config (DPTConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

ADE20K, CityScapes gibi görevler için üstünde semantik segmentasyon başlığı bulunan Dpt Model.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SemanticSegmenterOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size), isteğe bağlı) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri image_processor_class kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için image_processor_class.__call__ bölümüne bakın (processor_class, görüntüleri işlemek için image_processor_class kullanır).
  • labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, height, width), isteğe bağlı) — Kayıp (loss) hesaplamak için kullanılan doğru etiketli semantik segmentasyon haritaları. İndisler [0, ..., config.num_labels - 1] aralığında olmalıdır. config.num_labels > 1 ise, bir sınıflandırma kaybı (Cross-Entropy) hesaplanır.

Dönüş değeri

SemanticSegmenterOutput veya tuple(torch.FloatTensor)

Bir SemanticSegmenterOutput veya torch.FloatTensor bir demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (None) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

DPTForSemanticSegmentation forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • loss (torch.FloatTensor, şekli (1,), opsiyonel, labels sağlandığında döndürülür) — Sınıflandırma (config.num_labels==1 ise regresyon) kaybı.

  • logits (torch.FloatTensor, şekli (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Her piksel için sınıflandırma puanları.

    Döndürülen logits değerleri, girdi olarak geçirilen pixel_values ile aynı boyutta olmak zorunda değildir. Bu, bir kullanıcının logits değerlerini son işlem olarak orijinal görüntü boyutuna yeniden boyutlandırmak istediğinde iki kez interpolasyon yapılarak bazı kalite kayıpları yaşanmasını önlemek içindir. Logits şeklinizi her zaman kontrol etmeli ve gerektiğinde yeniden boyutlandırmalısınız.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.FloatTensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, patch_size, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.FloatTensor (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnekler:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, DPTForSemanticSegmentation
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("Intel/dpt-large-ade")
>>> model = DPTForSemanticSegmentation.from_pretrained("Intel/dpt-large-ade")

>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logits
Update on GitHub

←DINOv3 EfficientLoFTR→